안저검사 사진 약 10만 장 '안과 전문의 57명 30만 번 이상 판독한 결과' 입력
박상준 교수 "주요한 12개 소견 높은 정확도로 판독 입증"
[보건타임즈] '눈 건강 이상 여부'를 정확하게 진단, 알려주는 딥러닝 알고리즘이 개발됐다.
분당서울대병원 박상준(사진), 박규형 교수, 서울시립보라매병원 신주영 교수 연구팀은 망막안저사진(Retinal Fundus Photograph)을 판독, 주요한 12개 소견을 정확하게 진단해주는 딥러닝 알고리즘을 개발했다며 이같이 밝혔다.
딥러닝 알고리즘은 출혈, 드루젠 등 황반 이상, 맥락막 이상, 망막 혈관 이상, 신경 섬유층 결손, 녹내장성 시신경유두 변화 등 망막 안저 사진에서나 관찰할 수 있는 주요한 12개 소견을 높은 정확도로 진단할 수 있다.
알고리즘이 진단해낸 결과는 분당서울대병원에 축적된 망막안저사진 중 약 10만 장을 안과 전문의 57명이 30만 번 이상 자세하게 판독한 데이터로 얻어진 것이다.
딥러닝 알고리즘의 판별정확도는 IDRiD, e-ophtha와 Messidor 등 국제적으로 검증된 외부 데이터셋에서 임상을 통해 검증됐다,
게다가 임상에 충분히 활용이 가능한 수준의 높은 정확도를 가진 것으로 확인됐다.
망막안저사진은 촬영시 방사선 노출과 무관하며 산동(점안액으로 동공을 확대)을 할 필요가 없다.
이뿐 아니라 촬영 시간이 짧은데다 비용이 저렴해 안과뿐만 아니라 건강검진센터 등에서 안구 내 유리체, 망막, 맥락막, 녹내장 등의 이상 여부 진단에 널리 사용되고 있다.
연구팀은 이 알고리즘을 활용하게 되면 실명 유발 질환을 조기 진단할 수 있는 망막안저사진 촬영을 많은 곳에서 더 쉽게 사용할 수 있을 것으로 기대하고 있다.
박규형 교수는 "기존에 발표된 망막안저사진 자동판독알고리즘들은 당뇨망막병증과 같은 일부 안과 질환 진단의 감별에 국한돼왔지만, 이번에 새로 개발된 알고리즘은 실제 의사가 판독할 때처럼 망막안저사진에서 관찰되는 다양한 이상소견들을 정확하게 검출함으로써 일반 인구에서 선별검사목적으로 시행되는 망막안저사진의 판독에 도움을 줄 수 있다"고 평가했다.
박상준 교수는 "병원 내에 축적된 10만 장 이상의 대규모 영상을 다시 판독, 알고리즘으로 만들기까지 많은 어려움이 있었지만, 판독에 참여한 안과 전문의들의 헌신적 노력과 연구진의 협업으로 알고리즘을 완성할 수 있었다"며, "현재 식약처의 허가 임상이 끝나면 의료기기로 활용할 수 있게 될 것으로 생각한다면서 앞으로 추가로 망막안저사진의 영상의 질, 이상소견, 진단, 임상적 의의까지 판단할 수 있는 더 발전된 알고리즘을 개발하려 한다"고 말했다.
이 연구논문은 안과 계열 최고 수준의 저널 'Ophthalmology 온라인판'에 지난 5월 말 게재됐다.
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